DOE结果<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />在DOE结果中，为什么因子X的参数估计值为正且X * X为负值，反之亦然？
回复：DOE结果就像Jesper说的那样。当我们进行DoE并构建模型时，我们确实得到了我们从JMP请求的模型术语中的系数。例如，在自定义设计中，如果II只有三个因子x1 x2和x3，我可能会根据我对系统的物理，化学和力学的理解，决定在我的模型中只包含特定的术语。例如，我可能选择像这样制作我的模型：
y = a + b1 * x1 + b2 * x2 + b3 * x3 + c1 * x1 * x1 + d12 * x1 * x3
在我的符号中，a是常数（截距）项，b项是线性项的系数，c项是二次项，d项是交互项。我决定使用线性（主效应）项，x1中的二次效应和x1，x3相互作用的模型。这些系数可以采用正值或负值。JMP显示的每个参数估计值的大小告诉我们该项对响应的贡献的相对强度，并且符号告诉我们响应在我们增加因子设置时的操作方向。在您描述的情况下，增加x会增加对响应的线性贡献，但会对响应的二次贡献产生负增加（减少）。大多数情况下，当您从一阶（线性）项到二阶（二次和交互项）时，这些系数的幅度会减小，但并非总是如此。
回复：DOE结果谢谢JesperJohansen。以下是我发现的有关此主题的更多信息：
二次系数告诉曲率的方向和陡度（正值表示曲率向上，而负值表示曲率向下）。这就像你提到的那样。通常，多项式项可以使解释不那么直观，因为更改预测变量的效果会根据预测变量的值而变化。二阶情况并不像在y = b1 * x + b0中解释b1那么容易，其中b1是x的每个单位增加的变化幅度。
回复：DOE结果参数估计是对数据拟合的二阶多项式的常数（下面我的例子中的b）的估计，例如
Y = b2 * X ^ 2 + b1 * X + b0。
你提到的系数分别是b1和b2，而b0是你模型的截距。b2系数确定拟合的形状，即负b2：“皱眉面曲线”和正b2：“笑脸曲线”。b1系数（与截距b0一起）确定曲线的位置。所以简而言之因子X和X * X的参数估计是描述拟合曲线的不同特征的两个非常不同的事物。
